confiance

Cette étude est destinée à des cours de méthodes quantitatives pour la recherche en gestion en M2 et Séminaire doctoral. L’objectif pédagogique est d’entrainer les étudiants à l’analyse comparative et longitudinale. Manier les représentations graphiques (avec ggplot2), exploiter des Anovas pour tester les comparaisons entre groupes sociaux à travers le temps, construire des modèles de régressions pour établir les éffets des variables et leurs interactions éventuelles, les représenter habilement pour en extraire les enseignements.

L’objectif est d’analyser l’évolution de la confiance dans les institutions (parlement, justice, police, UE, ONU,politiques, partis) de 2006 à 2016 en France et d’examiner ses relations avec quelques variables clés : l’aisance matérielle, l’environnement de vie et l’orientation politique, ainsi que l’âge , mais pour cette dernière variable on laisse le soin aux étudiants de l’ajouter à l’étude.

la source de données est l’European Social Survey dont attend impatiemment la livraison 2018. C’est un panel bi annuel, sans répétition de mesure.Deux milles personnes sont interrogée à chaque vague.

Chargement des packages

Dans l’ordre de leur utilisation

knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE,  warning = FALSE, error=FALSE)
library(haven)
library(tidyverse)
## -- Attaching packages ------------------------------------------------------------------------------------- tidyverse 1.2.1 --
## v ggplot2 3.2.1     v purrr   0.3.2
## v tibble  2.1.1     v dplyr   0.8.1
## v tidyr   0.8.3     v stringr 1.4.0
## v readr   1.3.1     v forcats 0.4.0
## -- Conflicts ---------------------------------------------------------------------------------------- tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()
library(fishualize) #palette de couleur
library(knitr) # pour les jolis tableaux ci dessous mais c'est ce qui tricote ce carnet de recherche
library(kableExtra) # pour de jolis tableaux
## 
## Attaching package: 'kableExtra'
## The following object is masked from 'package:dplyr':
## 
##     group_rows
library(sjstats) #calcul de taille des effets et puissance de test
library(gridExtra)
## 
## Attaching package: 'gridExtra'
## The following object is masked from 'package:dplyr':
## 
##     combine
library(MASS)
## 
## Attaching package: 'MASS'
## The following object is masked from 'package:dplyr':
## 
##     select
library(mixtools)
## mixtools package, version 1.1.0, Released 2017-03-10
## This package is based upon work supported by the National Science Foundation under Grant No. SES-0518772.
library(AMR)
library(lme4)
## Loading required package: Matrix
## 
## Attaching package: 'Matrix'
## The following object is masked from 'package:tidyr':
## 
##     expand
library(jtools)

Préparation des données

On commence par charger le fichier en sélectionnant les données pour la France sur les périodes 2006-2016 donc 6 points de comparaison. On filtre les répondants qui ont répondu à toutes les questions sélectionnées. On passe de 15600 répondants à environ 11 000.

df <- read_sav("ESS1-8e01.sav")
df<-subset(df, cntry=="FR" & essround>2)
df<-subset(df,select=c("trstun","trstep", "trstlgl","trstplc", "trstplt","trstprl","trstprt","essround", "lrscale","hincfel", "domicil", "cproddat" ))
df<-unique(df) # pour eliminer toutes les valeurs manquantes

La confiance dans les institutions

on va s’intéresser à la confiance et construire un indicateur qui est la somme des items réétalonnée de 1 à 100. On examinera dans une autre étude la structure de cette confiance. On trouvera des premiers éléments dans une étude précédentes.

#on renomme pour plus de clarte
names(df)[names(df)=="trstun"] <- "NationsUnies" 
names(df)[names(df)=="trstep"] <- "ParlementEurop" 
names(df)[names(df)=="trstlgl"] <- "Justice" 
names(df)[names(df)=="trstplc"] <- "Police" 
names(df)[names(df)=="trstplt"] <- "Politiques" 
names(df)[names(df)=="trstprl"] <-"Parlement" 
names(df)[names(df)=="trstprt"] <- "Partis"

#on construit le score
df<-df %>% mutate(trust_institution =1+(Partis+Parlement+Politiques+Police+Justice+NationsUnies+ParlementEurop)*10/7)

on examine la distribution et sa normalité et on teste une autre fonction de distribution.

moy=mean(df$trust_institution, na.rm=TRUE)
sd=sd(df$trust_institution, na.rm=TRUE)
g01<-ggplot(df,aes(x=trust_institution))+ geom_density(fill="orange2")+stat_function(fun = dnorm,color="darkgreen",size=1.2, args = list(mean =moy, sd=sd))+theme_minimal() 
g02 <- ggplot(df, aes(sample = trust_institution)) + stat_qq() + stat_qq_line()
grid.arrange(g01,g02,ncol=2)
## Don't know how to automatically pick scale for object of type haven_labelled. Defaulting to continuous.
## Don't know how to automatically pick scale for object of type haven_labelled. Defaulting to continuous.
## Don't know how to automatically pick scale for object of type haven_labelled. Defaulting to continuous.

df<-df %>% na.omit() 
fit<-fitdistr(df$trust_institution,"logistic") 
g01b<- g01+stat_function(fun = dlogis ,color="red",size=1.2, args = list( location=31.87779105,  scale=6.97141774))
g01b
## Don't know how to automatically pick scale for object of type haven_labelled. Defaulting to continuous.

Pour aller plus loin on teste un mélange de deux distributions normales. L’ajustement semble meilleure, un quart de l’échantillon à une confiance bien plus forte que la majorité, ce qui explique le décalage à droite de la distribution primaire.Y-at-il segmentation de la population?

mixD <- normalmixEM(df$trust_institution,k=2,maxit=2000,epsilon=0.0001) # a réitirer ca marche pas toujours!
## number of iterations= 288
summary(mixD)
## summary of normalmixEM object:
##           comp 1    comp 2
## lambda  0.145844  0.854156
## mu     20.719172 49.096220
## sigma  10.146242 14.210815
## loglik at estimate:  -44302.2
#mais on ne respecte pas les proportions
#une fonction pour représenter les deux distributions 
# ggplot mixture plot
gg.mixEM <- function(EM) {
  require(ggplot2)
  x       <- with(EM,seq(min(x),max(x),len=1000))
  pars    <- with(EM,data.frame(comp=colnames(posterior), mu, sigma,lambda))
  em.df   <- data.frame(x=rep(x,each=nrow(pars)),pars)
  em.df$y <- with(em.df,lambda*dnorm(x,mean=mu,sd=sigma))
  ggplot(data.frame(x=EM$x),aes(x,y=..density..)) + 
    geom_density(fill=NA,color="black")+
    geom_polygon(data=em.df,aes(x,y,fill=comp),color="grey50", alpha=0.5)+
    scale_fill_discrete("Component\nMeans",labels=format(em.df$mu,digits=3))+
    theme_bw()
}
gg.mixEM(mixD)

#la même mais en les superposant
gg.mixEMb <- function(EM) {
  require(ggplot2)
  x       <- with(EM,seq(min(x),max(x),len=1000))
  pars    <- with(EM,data.frame(comp=colnames(posterior), mu, sigma,lambda))
  em.df   <- data.frame(x=rep(x,each=nrow(pars)),pars)
  em.df$y <- with(em.df,lambda*dnorm(x,mean=mu,sd=sigma))
  ggplot(data.frame(x=EM$x),aes(x,y=..density..)) + 
    geom_density(fill=NA,color="black")+
    geom_bar(data=em.df,aes(x,y,fill=comp), alpha=0.5, stat="identity")+
    scale_fill_discrete("Component\nMeans",labels=format(em.df$mu,digits=3))+
    theme_bw()
}
gg.mixEMb(mixD)

Des variables explicatives

on recode les variable explicatives

df$Year[df$essround==3]<-2006 
df$Year[df$essround==4]<-2008 
df$Year[df$essround==5]<-2010 
df$Year[df$essround==6]<-2012 
df$Year[df$essround==7]<-2014 
df$Year[df$essround==8]<-2016 
df$Year<-as.factor(df$Year) 

#ggplot(df,aes(x=lrscale))+geom_histogram()
df$OP[df$lrscale==0] <- "Extrême gauche" 
df$OP[df$lrscale==1] <- "Gauche" 
df$OP[df$lrscale==2] <- "Gauche" 
df$OP[df$lrscale==3] <- "Centre Gauche" 
df$OP[df$lrscale==4] <- "Centre Gauche" 
df$OP[df$lrscale==5] <- "Ni G ni D" 
df$OP[df$lrscale==6] <- "Centre Droit" 
df$OP[df$lrscale==7] <- "Centre Droit" 
df$OP[df$lrscale==8] <- "Droite" 
df$OP[df$lrscale==9] <- "Droite" 
df$OP[df$lrscale==10] <- "Extrême droite" 
df$OP<-factor(df$OP,levels=c("Extrême droite","Droite","Centre Droit","Ni G ni D","Centre Gauche","Gauche","Extrême gauche"))

df%>% freq(OP)
## 
## 
## **Frequency table of `OP` from `df` (10,447 x 15)**   
## 
## Class:   factor (numeric)  
## Length:  10,447 (of which NA: 0 = 0.00%)  
## Levels:  7: Extrême droite, Droite, Centre Droit, Ni G ni D, Centre Gauche, Gau...  
## Unique:  7
## 
## 
## |   |Item           | Count| Percent| Cum. Count| Cum. Percent|
## |:--|:--------------|-----:|-------:|----------:|------------:|
## |1  |Ni G ni D      | 3,014|   28.9%|      3,014|        28.9%|
## |2  |Centre Gauche  | 2,230|   21.3%|      5,244|        50.2%|
## |3  |Centre Droit   | 1,954|   18.7%|      7,198|        68.9%|
## |4  |Droite         | 1,162|   11.1%|      8,360|        80.0%|
## |5  |Gauche         | 1,091|   10.4%|      9,451|        90.5%|
## |6  |Extrême gauche |   574|    5.5%|     10,025|        96.0%|
## |7  |Extrême droite |   422|    4.0%|     10,447|       100.0%|
df$rev<-df$hincfel
df$rev[df$hincfel>4] <- NA


df$revenu[df$hincfel>4] <- NA
df$revenu[df$hincfel==1] <- "Vie confortable" 
df$revenu[df$hincfel==2] <- "Se débrouille avec son revenu" 
df$revenu[df$hincfel==3] <- "Revenu insuffisant" 
df$revenu[df$hincfel==4] <- "Revenu très insuffisant" 

df$revenu<-factor(df$revenu,levels=c("Vie confortable","Se débrouille avec son revenu","Revenu insuffisant","Revenu très insuffisant"))
df%>% freq(revenu)
## 
## 
## **Frequency table of `revenu` from `df` (10,447 x 17)**   
## 
## Class:   factor (numeric)  
## Length:  10,447 (of which NA: 0 = 0.00%)  
## Levels:  4: Vie confortable, Se débrouille avec son revenu, Revenu insuffisant,...  
## Unique:  4
## 
## 
## |   |Item                          | Count| Percent| Cum. Count| Cum. Percent|
## |:--|:-----------------------------|-----:|-------:|----------:|------------:|
## |1  |Se débrouille avec son revenu | 5,349|   51.2%|      5,349|        51.2%|
## |2  |Vie confortable               | 3,297|   31.6%|      8,646|        82.8%|
## |3  |Revenu insuffisant            | 1,577|   15.1%|     10,223|        97.9%|
## |4  |Revenu très insuffisant       |   224|    2.1%|     10,447|       100.0%|
df$habitat[df$domicil==1]<- "A big city"
df$habitat[df$domicil==2]<-"Suburbs of big city"
df$habitat[df$domicil==3]<-"Town or small city"
df$habitat[df$domicil==4]<-"Country village"
df$habitat[df$domicil==5]<-"Farm or home in countryside"
df$habitat<-factor(df$habitat,levels=c("A big city","Suburbs of big city","Town or small city","Country village","Farm or home in countryside"))
df %>% freq(habitat)
## 
## 
## **Frequency table of `habitat` from `df` (10,447 x 18)**   
## 
## Class:   factor (numeric)  
## Length:  10,447 (of which NA: 0 = 0.00%)  
## Levels:  5: A big city, Suburbs of big city, Town or small city, Country villag...  
## Unique:  5
## 
## 
## |   |Item                        | Count| Percent| Cum. Count| Cum. Percent|
## |:--|:---------------------------|-----:|-------:|----------:|------------:|
## |1  |Town or small city          | 3,350|   32.1%|      3,350|        32.1%|
## |2  |Country village             | 3,120|   29.9%|      6,470|        61.9%|
## |3  |A big city                  | 2,089|   20.0%|      8,559|        81.9%|
## |4  |Suburbs of big city         | 1,258|   12.0%|      9,817|        94.0%|
## |5  |Farm or home in countryside |   630|    6.0%|     10,447|       100.0%|

Analyse des données

On examine d’abord graphiquement l’évolution de la confiance institutionnelle en fonction de nos trois variables : revenu, habitat et convictions politiques. On contrôle ensuite les interprétation en considérant l’évolution des populations étudiées. On teste ensuite par des analyses de variance en retenant des critère de f de cohen et de puissance de test pour compléter les indicateurs habituels pour profiter de la taille substantielle de notre set de données.

L’effet du pouvoir d’achat perçu

dg<-df %>% group_by(revenu,Year) %>% summarise(trust_institution=mean(trust_institution,na.rm=TRUE))%>% na.omit() 


g1<-ggplot(dg,aes(x=Year,y=trust_institution,group=revenu))+geom_line(aes(color=revenu), size=2)+scale_color_fish(option = "Hypsypops_rubicundus", discrete = TRUE)+theme_minimal()+ylim(30,60)
g1

On notera une relative stabilité de la répartition des catégories de pouvoir d’achat. L’évolution est légèrement favorable pour les vies confortables. La part des revenu insuffisant et très insuffisant passe de 16% à presque 19%. ce qui se débrouillent sont moins nombreux, ils ont sans doute glissé du côté des plus nécessiteux.

TabEv <- with(df, table(revenu,Year)) %>% prop.table(margin = 2) #création de la page en tidy
TabEv %>% kable(digit=2,format = "html", caption = "Evolution de la répartition des niveaux de vie") %>% kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover"),full_width =T,font_size = 10) # édition de la table avec kable
Evolution de la répartition des niveaux de vie
2006 2008 2010 2012 2014 2016
Vie confortable 0.29 0.34 0.31 0.29 0.33 0.32
Se débrouille avec son revenu 0.54 0.51 0.52 0.53 0.47 0.50
Revenu insuffisant 0.14 0.13 0.15 0.16 0.17 0.15
Revenu très insuffisant 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.03
AnovaModel.2<- lm(trust_institution ~ revenu+Year+Year*revenu, data=df) 
sstable <-anova_stats(AnovaModel.2)
#sstable <- Anova(AnovaModel.2, type = 3) 
kable(sstable,digit=3,format = "html", caption = "Analyse de variance - full interaction") %>% kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover"),full_width =FALSE,font_size = 10)%>%
  group_rows("Effets principaux", 1, 2) %>%
  group_rows("Interactions ordre 2", 3,3)
Analyse de variance - full interaction
term df sumsq meansq statistic p.value etasq partial.etasq omegasq partial.omegasq cohens.f power
Effets principaux
revenu 3 94143.048 31381.016 112.813 0.000 0.031 0.031 0.031 0.031 0.180 1.000
Year 5 10192.863 2038.573 7.329 0.000 0.003 0.004 0.003 0.003 0.059 0.999
Interactions ordre 2
revenu:Year 15 3123.043 208.203 0.748 0.736 0.001 0.001 0.000 0.000 0.033 0.517
Residuals 10423 2899358.356 278.169 NA NA NA NA NA NA NA NA

Effet de l’habitat

dg<-df %>% group_by(habitat,Year) %>% summarise(trust_institution=mean(trust_institution,na.rm=TRUE))%>% na.omit() 

ggplot(dg,aes(x=Year,y=trust_institution,group=habitat))+geom_line(aes(color=habitat), size=2)+scale_color_fish(option = "Hypsypops_rubicundus", discrete = TRUE)+theme_minimal()+ylim(30,60)

stabilité

TabEv <- with(df, table(habitat,Year)) %>% prop.table(margin = 2) #création de la page en tidy

TabEv %>% kable(digit=2,format = "html", caption = "Evolution de la répartition des habitats") %>% kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover"),full_width =T,font_size = 10) # édition de la table avec kable
Evolution de la répartition des habitats
2006 2008 2010 2012 2014 2016
A big city 0.19 0.18 0.19 0.19 0.29 0.16
Suburbs of big city 0.12 0.13 0.11 0.12 0.12 0.12
Town or small city 0.34 0.35 0.26 0.31 0.29 0.36
Country village 0.30 0.29 0.35 0.32 0.23 0.30
Farm or home in countryside 0.05 0.05 0.08 0.06 0.06 0.06
AnovaModel.2<- lm(trust_institution ~ habitat+Year+Year*habitat, data=df) 
sstable <-anova_stats(AnovaModel.2)
#sstable <- Anova(AnovaModel.2, type = 3) 
kable(sstable,digit=3,format = "html", caption = "Analyse de variance - full interaction") %>% kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover"),full_width =FALSE,font_size = 10)%>%
  group_rows("Effets principaux", 1, 2) %>%
  group_rows("Interactions ordre 2", 3,4)
Analyse de variance - full interaction
term df sumsq meansq statistic p.value etasq partial.etasq omegasq partial.omegasq cohens.f power
Effets principaux
habitat 4 27920.15 6980.038 24.609 0.000 0.009 0.009 0.009 0.009 0.097 1.000
Year 5 12023.68 2404.736 8.478 0.000 0.004 0.004 0.004 0.004 0.064 1.000
Interactions ordre 2
habitat:Year 20 12225.10 611.255 2.155 0.002 0.004 0.004 0.002 0.002 0.064 0.994
Residuals 10417 2954648.38 283.637 NA NA NA NA NA NA NA NA

Effet de l’orientation politique

dg<-df %>% group_by(OP,Year) %>% summarise(trust_institution=mean(trust_institution,na.rm=TRUE))%>% na.omit() 


ggplot(dg,aes(x=Year,y=trust_institution,group=OP))+geom_line(aes(color=OP), size=2)+scale_color_fish(option = "Hypsypops_rubicundus", discrete = TRUE)+theme_minimal()+ylim(30,60)

Il semble qu’il y aie une nette droitisation de l’opinion.

TabEv <- with(df, table(OP,Year)) %>% prop.table(margin = 2) #création de la page en tidy

TabEv %>% kable(digit=2,format = "html", caption = "Evolution de la répartition des orientations politiques") %>% kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover"),full_width =T,font_size = 10) # édition de la table avec kable
Evolution de la répartition des orientations politiques
2006 2008 2010 2012 2014 2016
Extrême droite 0.04 0.02 0.03 0.05 0.05 0.05
Droite 0.09 0.11 0.08 0.13 0.12 0.12
Centre Droit 0.18 0.20 0.18 0.17 0.19 0.20
Ni G ni D 0.30 0.28 0.31 0.28 0.27 0.29
Centre Gauche 0.22 0.22 0.24 0.20 0.22 0.19
Gauche 0.11 0.11 0.10 0.10 0.10 0.10
Extrême gauche 0.05 0.05 0.07 0.07 0.05 0.05
AnovaModel.2<- lm(trust_institution ~ OP+Year+Year*OP, data=df) 
sstable <-anova_stats(AnovaModel.2)
#sstable <- Anova(AnovaModel.2, type = 3) 
kable(sstable,digit=3,format = "html", caption = "Analyse de variance - Orientation Politique") %>% kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover"),full_width =FALSE,font_size = 10)%>%
  group_rows("Effets principaux", 1, 2) %>%
  group_rows("Interactions ordre 2", 3,4)
Analyse de variance - Orientation Politique
term df sumsq meansq statistic p.value etasq partial.etasq omegasq partial.omegasq cohens.f power
Effets principaux
OP 6 67338.05 11223.008 40.438 0 0.022 0.023 0.022 0.022 0.153 1
Year 5 11031.13 2206.226 7.949 0 0.004 0.004 0.003 0.003 0.062 1
Interactions ordre 2
OP:Year 30 40698.18 1356.606 4.888 0 0.014 0.014 0.011 0.011 0.119 1
Residuals 10405 2887749.95 277.535 NA NA NA NA NA NA NA NA

Des modèles plus sophistiqués

Il s’agit maintenant de prendre en compte l’ensemble des facteurs .

Un simple modèle linéaire

On commence par un modèle linaire, une ANOVA multiple en fait dont les résultats principaux sont donnés dans le tableau suivant. Le revenu excerce un effet relativement fort, suivi par l’idéologie. l’effet de l’environnement de vie et de la tendance sont moins convaincant même si significatifs.

reg<- lm(trust_institution ~ rev+OP+habitat+Year, data=df)
sstable <-anova_stats(reg)
#sstable <- Anova(AnovaModel.2, type = 3) 
kable(sstable,digit=3,format = "html", caption = "Analyse de variance - full interaction") %>% kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover"),full_width =FALSE,font_size = 10)%>%
  group_rows("Effets principaux", 1, 4)
Analyse de variance - full interaction
term df sumsq meansq statistic p.value etasq partial.etasq omegasq partial.omegasq cohens.f power
Effets principaux
rev 1 92378.30 92378.298 341.007 0 0.031 0.032 0.031 0.032 0.181 1
OP 6 51498.24 8583.040 31.684 0 0.017 0.018 0.017 0.017 0.135 1
habitat 4 26342.49 6585.622 24.310 0 0.009 0.009 0.008 0.009 0.097 1
Year 5 11125.29 2225.058 8.214 0 0.004 0.004 0.003 0.003 0.063 1
Residuals 10430 2825473.00 270.899 NA NA NA NA NA NA NA NA

Une évaluation de l’importance des paramètres et des effets avec jtools.

plot_summs(reg,scale = FALSE)

D’autres variantes

Et deux modèles linéaires mixtes dont l’élément aléatoire est l’année. Le second comprenant un terme d’interaction

reg1<- lmer(trust_institution ~ rev+OP+habitat +(1 | Year), data=df) 
reg2<- lmer(trust_institution ~ rev+OP*habitat+( 1| Year), data=df) 

plot_summs(reg1, reg2, scale = FALSE)

Le détail des résultats

library(stargazer)
## 
## Please cite as:
##  Hlavac, Marek (2018). stargazer: Well-Formatted Regression and Summary Statistics Tables.
##  R package version 5.2.2. https://CRAN.R-project.org/package=stargazer
stargazer(reg, reg1, reg2, type="text")
## 
## ======================================================================================================
##                                                                    Dependent variable:                
##                                                     --------------------------------------------------
##                                                                     trust_institution                 
##                                                                OLS                     linear         
##                                                                                     mixed-effects     
##                                                                (1)                 (2)         (3)    
## ------------------------------------------------------------------------------------------------------
## rev                                                         -3.678***           -3.681***   -3.698*** 
##                                                              (0.222)             (0.222)     (0.222)  
##                                                                                                       
## OPDroite                                                     4.585***           4.600***      2.397   
##                                                              (0.937)             (0.936)     (2.302)  
##                                                                                                       
## OPCentre Droit                                               5.540***           5.554***     4.340**  
##                                                              (0.886)             (0.885)     (2.201)  
##                                                                                                       
## OPNi G ni D                                                   1.516*             1.532*       1.360   
##                                                              (0.858)             (0.857)     (2.147)  
##                                                                                                       
## OPCentre Gauche                                              4.625***           4.641***     4.322**  
##                                                              (0.877)             (0.876)     (2.158)  
##                                                                                                       
## OPGauche                                                     2.272**             2.294**      2.618   
##                                                              (0.947)             (0.946)     (2.263)  
##                                                                                                       
## OPExtrême gauche                                            -2.842***           -2.817***   -6.684*** 
##                                                              (1.059)             (1.058)     (2.460)  
##                                                                                                       
## habitatSuburbs of big city                                   -1.124*             -1.108*      1.829   
##                                                              (0.588)             (0.588)     (3.202)  
##                                                                                                       
## habitatTown or small city                                   -2.863***           -2.845***    -4.574*  
##                                                              (0.462)             (0.461)     (2.490)  
##                                                                                                       
## habitatCountry village                                      -4.343***           -4.326***   -6.248**  
##                                                              (0.469)             (0.469)     (2.428)  
##                                                                                                       
## habitatFarm or home in countryside                          -4.059***           -4.053***    -2.418   
##                                                              (0.750)             (0.750)     (3.543)  
##                                                                                                       
## Year2008                                                      1.022*                                  
##                                                              (0.550)                                  
##                                                                                                       
## Year2010                                                     -0.984*                                  
##                                                              (0.575)                                  
##                                                                                                       
## Year2012                                                      0.308                                   
##                                                              (0.555)                                  
##                                                                                                       
## Year2014                                                    -1.883***                                 
##                                                              (0.562)                                  
##                                                                                                       
## Year2016                                                    -1.467***                                 
##                                                              (0.550)                                  
##                                                                                                       
## OPDroite:habitatSuburbs of big city                                                          -2.615   
##                                                                                              (3.676)  
##                                                                                                       
## OPCentre Droit:habitatSuburbs of big city                                                    -2.546   
##                                                                                              (3.478)  
##                                                                                                       
## OPNi G ni D:habitatSuburbs of big city                                                       -2.327   
##                                                                                              (3.400)  
##                                                                                                       
## OPCentre Gauche:habitatSuburbs of big city                                                   -4.789   
##                                                                                              (3.427)  
##                                                                                                       
## OPGauche:habitatSuburbs of big city                                                          -6.316*  
##                                                                                              (3.629)  
##                                                                                                       
## OPExtrême gauche:habitatSuburbs of big city                                                   4.260   
##                                                                                              (3.988)  
##                                                                                                       
## OPDroite:habitatTown or small city                                                            3.805   
##                                                                                              (2.856)  
##                                                                                                       
## OPCentre Droit:habitatTown or small city                                                      2.051   
##                                                                                              (2.717)  
##                                                                                                       
## OPNi G ni D:habitatTown or small city                                                         0.259   
##                                                                                              (2.641)  
##                                                                                                       
## OPCentre Gauche:habitatTown or small city                                                     2.216   
##                                                                                              (2.667)  
##                                                                                                       
## OPGauche:habitatTown or small city                                                            0.468   
##                                                                                              (2.826)  
##                                                                                                       
## OPExtrême gauche:habitatTown or small city                                                   5.677*   
##                                                                                              (3.116)  
##                                                                                                       
## OPDroite:habitatCountry village                                                               3.992   
##                                                                                              (2.795)  
##                                                                                                       
## OPCentre Droit:habitatCountry village                                                         2.767   
##                                                                                              (2.658)  
##                                                                                                       
## OPNi G ni D:habitatCountry village                                                            1.632   
##                                                                                              (2.585)  
##                                                                                                       
## OPCentre Gauche:habitatCountry village                                                        0.199   
##                                                                                              (2.629)  
##                                                                                                       
## OPGauche:habitatCountry village                                                               1.313   
##                                                                                              (2.808)  
##                                                                                                       
## OPExtrême gauche:habitatCountry village                                                       4.773   
##                                                                                              (3.094)  
##                                                                                                       
## OPDroite:habitatFarm or home in countryside                                                  -0.381   
##                                                                                              (4.167)  
##                                                                                                       
## OPCentre Droit:habitatFarm or home in countryside                                            -1.417   
##                                                                                              (3.946)  
##                                                                                                       
## OPNi G ni D:habitatFarm or home in countryside                                               -3.234   
##                                                                                              (3.799)  
##                                                                                                       
## OPCentre Gauche:habitatFarm or home in countryside                                           -0.471   
##                                                                                              (3.924)  
##                                                                                                       
## OPGauche:habitatFarm or home in countryside                                                  -3.715   
##                                                                                              (4.290)  
##                                                                                                       
## OPExtrême gauche:habitatFarm or home in countryside                                           1.970   
##                                                                                              (4.765)  
##                                                                                                       
## Constant                                                    51.887***           51.366***   52.181*** 
##                                                              (1.030)             (1.056)     (2.110)  
##                                                                                                       
## ------------------------------------------------------------------------------------------------------
## Observations                                                  10,447             10,447      10,447   
## R2                                                            0.060                                   
## Adjusted R2                                                   0.059                                   
## Log Likelihood                                                                 -44,082.190 -44,027.920
## Akaike Inf. Crit.                                                              88,192.380  88,131.830 
## Bayesian Inf. Crit.                                                            88,293.930  88,407.490 
## Residual Std. Error                                    16.459 (df = 10430)                            
## F Statistic                                         41.839*** (df = 16; 10430)                        
## ======================================================================================================
## Note:                                                                      *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

En guise de conclusion

Une hypothèse de travail qu’il faut tester : le caractère unidimensionnel de la confiance institutionnelle. On verra dans une autre étude que ce n’est pas tout à fait le cas.

Des faits solides qu’on peut retenir * l’effet puissant des conditions de vie * le virage désinstitutionnel de la droite * le glissement à droite

ce qui appele des analyses compléméentaire - la relation revenu politique habitat ( AFM)